课程介绍
课程章节
章节1:LangChain基本理论 (4节)

课时01

01Langchain是什么

13分16秒

课时02

02Langchain的核心

8分32秒

课时03

03Langchain的底层原理

7分32秒

课时04

04Langchain的环境和监控

14分3秒

章节2:LangChain 核⼼模块与实战 (22节)

课时05

05采用Langtain调用LLM

16分6秒

课时06

06Langchain的提示模板

8分46秒

课时07

07部署你的langchain程序

12分54秒

课时08

08LangChain构建聊天机器人

17分57秒

课时09

09流式输出的处理

8分55秒

课时10

10构建文档和向量空间

19分8秒

课时11

11检索器和模型结合

10分39秒

课时12

12Tavily搜索工具

16分54秒

课时13

13Agent代理的使用

16分21秒

课时14

14构建RAG对话应用(一)

25分38秒

课时15

15构建RAG问答应用(二)

20分6秒

课时16

16构建RAG问答应用(三)

29分7秒

课时17

17Langchain读取数据库

16分55秒

课时18

18Langchain和数据库整合

24分35秒

课时19

19Agent整合数据库

17分37秒

课时20

20爬取Youtube字幕并构建向量数据库

22分18秒

课时21

21执行代码并保存向量数据库

5分6秒

课时22

22加载向量数据库并测试 (2)

10分23秒

课时23

23定义数据模型得到检索指令

13分30秒

课时24

24根据检索条件去执行

12分1秒

课时25

25提取和输出结构化数据

14分17秒

课时26

26提取多个对象

7分46秒

章节3:LangChain实战案例 (10节)

课时27

27生成一些文本数据

13分27秒

课时28

28生成结构化的数据(一)

15分59秒

课时29

29生成结构化的数据(二)

10分49秒

课时30

30实现文本分类(一)

19分40秒

课时31

31实现文本分类(二)

7分37秒

课时32

32文本自动摘要的三种方式

10分8秒

课时33

33文本自动摘要Stuff方式

17分42秒

课时34

34文本自动摘要MapReduce(一)

16分14秒

课时35

35文本自动摘要MapReduce(二)

20分40秒

课时36

36文本自动摘要Refine方式

11分7秒

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